Early Grade Reading Instruction and Teacher Experiences: A Mixed Methods Analysis of Strategy Use and Effectiveness across Urban and Rural Schools in Sidama, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This study employed an explanatory sequential mixed-methods design to investigate early grade reading instruction in Ethiopia’s Sidama Region. Its primary purposes were to compare the quantitative efficacy and frequency of reading strategy use between urban and rural school settings for Grades 1–3 and qualitatively explore teachers' experiences, challenges, and support mechanisms related to reading strategy instruction in these diverse contexts. Data were collected using two instruments: closed-ended questionnaires administered to 321 Sidaamu Afoo teachers and structured classroom observations of a subset of the participants. The questionnaires quantified the frequency of various reading practices and comprehension strategies, while the observations provided qualitative insights into classroom interactions, instructional methods, and content delivery. Quantitative results revealed statistically significant disparities, with urban teachers implementing strategies such as reading aloud, silent reading, summarization, and skimming/scanning more frequently. However, both groups showed limited engagement with higher order comprehension skills. Qualitative findings confirmed these trends, showing that while an intervention improved teaching practices in both settings, urban schools exhibited more pronounced gains in classroom organization and instructional methods than did rural schools. The study further identified that professional development opportunities, teaching resources, and institutional support were more accessible in urban areas, contributing to the observed disparities. This research offers a nuanced comparative analysis essential for informing equitable educational policy in Ethiopia, emphasizing that effective reading instruction is shaped by contextual factors. It recommends context-sensitive, tailored training programs that address the structural and resource constraints of rural schools and calls for further longitudinal research into sustainable strategies for improving reading instruction in local languages such as Sidaamu Afoo.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».